【摘 要】
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针对目前癫痫预测多为回顾性离线研究，难以实现自动实时预测并应用于临床这一问题，进行癫痫发作实时预测的初步研究，探讨方法的可行性。提出了结合反向传播（BP）神经网络与样本熵分
【机 构】
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北京中医药大学中药信息工程研究中心,首都医科大学附属复兴医院神经内科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30973946);国家自然科学基金项目(81173568);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0605)
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针对目前癫痫预测多为回顾性离线研究，难以实现自动实时预测并应用于临床这一问题，进行癫痫发作实时预测的初步研究，探讨方法的可行性。提出了结合反向传播（BP）神经网络与样本熵分析进行癫痫发作实时预测的方法。首先基于临床癫痫患者发作前脑电数据计算样本熵，转化为样本熵时间序列；然后利用BP神经网络建立患者发作时间预测模型。BP神经网络模型对发作时间的预测与实际发作时间之间存在线性关系，基于样本熵值的预测结果的相关系数达到0．94以上。结合样本熵与人工神经网络算法，在脑电监测数据基础上对癫痫发作预测具有可行性，为进
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